Frage zu Diagrammen, Standardabweichungen..

[THawk]

Angaben von Messwerten in Punktdiagrammen ohne die Angabe von Standardabweichung oder Standardfehler (letzteren kann man nehmen, läßt die eigenen Ergebnisse 'schöner' erscheinen) halte ich für unwissenschaftlich. Ohne Angabe der Streubreite kannst du keine Daten interpretieren (und insgesamt bei der gewählten Darstellungsart unter der Voraussetzung von normalverteilten Daten!). Okay, du willst sie in den Anhang packen, aber da schaut doch ehrlich gesagt niemand rein.
Ich bleibe weiterhin bei meiner zweiten Empfehlung. Du musst entweder ein anderes Programm nutzen oder aber einen Diagrammtyp, mit dem du die drei sich überlagernden Punkte etwas 'entzerren' kannst.

[wjsl]

Sie wollte aber ein solches Diagramm, und da wäre die angebotene Lösung noch immer die Beste. Der Standardfehler des Mittels liefert jedoch auch nicht automatisch die schöneren Ergebnisse; er ist nur realistischer für kleine oder heterogene Stichprobenzahlen.
Box Plots sind auch nicht für alle Datensätze valide. Um konkretere Empfehlungen zu geben müsste die konkrete Fragestellung und die Art der Daten bekannt sein. Deshalb können wir nur auf die Diagrammform eingehen, die sie nennt, sofern keine genaueren Angaben vorliegen.

[THawk]

Sie wollte aber ein solches Diagramm, und da wäre die angebotene Lösung noch immer die Beste.

Sie wollte einen Rat zur besten Darstellung. Und so wie vorgeschlagen ist es das eben nicht. Es ist mit wenig Aufwand besser hinzubekommen: Statt Liniendiagramm ein Punktdiagramm erstellen (und die Punkte mit Linien verbinden lassen) und die x-Werte der drei Datenreihen minimal auseinander ziehen. Damit wird auch die graphische Darstellung der Standardabweichung für jeden Datenpunkt erkennbar.

Der Standardfehler des Mittels liefert jedoch auch nicht automatisch die schöneren Ergebnisse; er ist nur realistischer für kleine oder heterogene Stichprobenzahlen.

Liefert er nicht? Er ist so beliebt, weil er immer(!) kleiner ist als die Standardabweichung (ergibt sich ganz logisch aus der Division durch Wurzel(n)) und gerade bei kleinem Stichprobenumfang die häufig recht hohe Varianz im Diagramm kleiner erscheinen läßt. Zumindest auf den ersten Blick.
Weiterhin läßt nur die Standardabweichung einen Rückschluss auf die biologische Variabilität zu während der Standardfehler eher als Maß der Genauigkeit des Mittelwerts zu interpretieren ist (näheres dazu s. z.B. http://www.allgemeinmedizin.med.uni-...dardfehler.pdf). Den Standardfehler als "realistischer bei kleinen und heterogenen Stichprobenzahlen" zu bezeichnen ist schlichtweg falsch.

Box Plots sind auch nicht für alle Datensätze valide. Um konkretere Empfehlungen zu geben müsste die konkrete Fragestellung und die Art der Daten bekannt sein. Deshalb können wir nur auf die Diagrammform eingehen, die sie nennt, sofern keine genaueren Angaben vorliegen.

Da hast du recht - auch wenn ich von Boxplots nie gesprochen habe. Aber daher mein Hinweis, dass die Daten normalverteilt sein müssen für gewünschte Darstellung. Falls sie es nicht sind, verbietet sich die Angabe des Mittelwerts mit Standardabweichung.